基于区域的卷积神经网络（R-CNNs）是卷积神经网络（CNNs）的一种特定类型，用于目标检测任务。作为标准 CNN 架构的扩展，它能够在图像或视频中精确地识别和分类目标。
一个 R-CNN 主要由三个关键部分组成：区域提议网络（RPN）、特征提取器和分类器。区域提议网络负责生成一系列可能包含目标的区域，也就是边界框。特征提取器的任务是从这些候选区域中提取特征，而分类器则要对候选区域中的目标进行分类。
R-CNNs 不仅能高精度地检测和分类图像及视频中的目标，还能处理种类繁多的目标类别。此外，它们能够应对诸如遮挡、光照和背景变化，以及不同的尺度和宽高比等问题。
总体而言，R-CNNs 是目标识别任务中强大且高效的工具。它们广泛应用于众多领域，包括图像和视频分析、目标跟踪以及增强现实。其在图像和视频中高精度的目标识别和分类能力，以及处理各种目标类型和尺度的能力，使其在计算机视觉领域备受青睐。